RAG（Retrieval-Augmented Generation），即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，它旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。简单来说，就是通过检索的模式，为大语言模型的生成提供帮助，从而使大模型生成的答案更符合要求。
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，它提供了一系列的工具和组件，使得开发人员能够更容易地使用大型语言模型（LLM）来创建各种应用程序。LangChain 的设计主张集中在模块化组件上，这些组件提供用于使用 LLM 的行为抽象，并为每个抽象提供实现的集合，从而允许开发人员构造新链或实现现成的链。
RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种结合了检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术。RAG 能够为 LLM 提供来自外部知识源的附加信息，使得 LLM 在应对下游任务时能够生成更精确和上下文相关的答案，并减少 LLM 的幻觉现象。
LangChain 和 RAG 之间的关系可以概括为：LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，而 RAG 是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构。RAG 可以被视为 LangChain 的一部分，它为 LangChain 提供了检索增强生成的能力。通过使用 RAG，LangChain 可以更好地利用外部知识源来提高 LLM 的生成质量和准确性。
